Starea actuală a utilizării inteligenței artificiale în companii: Provocările implementării productive a inteligenței artificiale

Între teorie și practică: Slăbiciunile ascunse ale tehnologiei moderne de inteligență artificială

Inteligența artificială (IA) a cunoscut o dezvoltare impresionantă în ultimii ani, demonstrându-și capacitățile în numeroase domenii de aplicare. Cu toate acestea, multe companii se confruntă cu situația paradoxală că, deși sistemele de IA pot stăpâni sarcini complexe, ele eșuează adesea în fața unor provocări aparent simple. Această discrepanță dintre potențialul teoretic și implementarea practică ridică întrebări importante, pe care le vom examina mai detaliat în acest articol.

Legat de asta:

• Integrarea AI a unei platforme AI independente și multi-sursă de date pentru toate nevoile afacerii

Starea actuală a utilizării inteligenței artificiale în companii

În lumea muncii de astăzi, devine din ce în ce mai obișnuit ca angajații să integreze instrumente de inteligență artificială precum ChatGPT în munca lor zilnică. Această utilizare ocazională include de obicei sarcini precum căutarea pe internet, traducerea de texte sau scrierea unor mici secțiuni de cod software. În special în companiile mari, s-au dezvoltat portaluri interne de inteligență artificială, care permit accesul conform legii și protecției datelor la modele lingvistice externe sau facilitează accesul la cunoștințe interne ale companiei.

Studiile actuale arată că 35% dintre marile companii germane utilizează deja tehnologii de inteligență artificială, în timp ce rata de adopție este semnificativ mai mică în rândul întreprinderilor mici și mijlocii (IMM-uri), fiind de aproximativ 12%. Aceste cifre ilustrează faptul că, deși inteligența artificială își găsește din ce în ce mai mult drum în lumea afacerilor, aceasta este încă departe de a fi implementată pe scară largă. Deosebit de frapant este faptul că, în ciuda prevalenței tot mai mari a instrumentelor de inteligență artificială, numărul de exemple în care inteligența artificială a condus efectiv la îmbunătățiri fundamentale ale proceselor de afaceri rămâne surprinzător de mic.

Aplicații tipice ale IA în companii

Utilizarea actuală a inteligenței artificiale în companii se concentrează în principal pe următoarele domenii:

1. Serviciu clienți: Analiză automată a feedback-ului și chatbot-uri cu inteligență artificială pentru o îndeplinire mai rapidă și mai eficientă a nevoilor clienților.
2. Creare de text și imagini: Instrumente de inteligență artificială pentru crearea mai rapidă și mai rentabilă de texte, imagini și videoclipuri pentru marketing, newslettere și alt conținut.
3. Întâlniri: Programe care înregistrează, transcriu și rezumă apelurile video și care ajută la programarea întâlnirilor.
4. Recrutare: Creșterea eficienței și economisirea timpului în procesele de recrutare prin preselecție și analiză a candidaturilor susținute de inteligența artificială.
5. Monitorizare: Monitorizarea proceselor, detectarea timpurie a surselor de erori și a tendințelor emergente și sprijin în evaluarea campaniilor.

În ciuda acestor aplicații diverse, impactul transformator al inteligenței artificiale asupra proceselor de afaceri este adesea sub așteptări. Discrepanța dintre potențialul teoretic și implementarea practică indică provocări fundamentale care depășesc dificultățile obișnuite ale adoptării noilor tehnologii.

Paradoxul productivității al inteligenței artificiale

Interesant este că studiile arată că instrumentele de inteligență artificială precum ChatGPT pot crește productivitatea angajaților de birou cu până la 40%, în special în crearea de texte și alte sarcini creative. Evaluările independente confirmă o creștere medie a productivității de 18%. Aceste cifre par să contrazică numărul mic de transformări de inteligență artificială reușite la nivelul întregii companii.

Acest paradox poate fi explicat parțial prin faptul că, deși utilizarea selectivă a instrumentelor de inteligență artificială de către angajați individuali poate crește productivitatea lor individuală, aceasta nu duce automat la o transformare cuprinzătoare a proceselor de afaceri. Integrarea cu succes a inteligenței artificiale în procesele de afaceri necesită mai mult decât simpla furnizare de instrumente - aceasta necesită o regândire fundamentală a modului în care munca este organizată și efectuată.

Diferența dintre utilizarea ocazională și transformarea adevărată

Deși utilizarea selectivă a instrumentelor de inteligență artificială de către angajați individuali poate duce la câștiguri de eficiență la nivel local, aceasta rămâne adesea izolată și nu are ca rezultat o transformare sistemică a proceselor de afaceri. O adevărată transformare a inteligenței artificiale, pe de altă parte, implică integrarea strategică a inteligenței artificiale în procesele de bază ale companiei și duce la schimbări fundamentale în metodele de lucru și modelele de afaceri.

Conform unui studiu realizat de IBM Institute for Business Value, companiile care integrează inteligența artificială în procesul lor de transformare au adesea mai mult succes decât concurenții lor. Cu toate acestea, o astfel de transformare necesită mai mult decât simpla implementare a noilor tehnologii - aceasta necesită o schimbare a strategiilor și culturilor corporative. Aceste schimbări profunde prezintă multor companii provocări semnificative care se extind dincolo de aspectele pur tehnice.

Principalele obstacole în calea implementării inteligenței artificiale

Motivele eșecului sau întârzierii implementării proiectelor de inteligență artificială în companii sunt numeroase și complexe. Cele mai semnificative obstacole sunt examinate mai detaliat mai jos:

1. Calitatea și disponibilitatea datelor

Una dintre cele mai mari provocări în implementarea inteligenței artificiale este calitatea și disponibilitatea datelor. Sistemele de inteligență artificială sunt la fel de bune ca datele pe care sunt antrenate. Multe companii se confruntă cu date nestructurate sau eronate, ceea ce poate afecta semnificativ eficacitatea aplicațiilor de inteligență artificială.

Un studiu recent arată că 42% dintre companii raportează că mai mult de jumătate din proiectele lor de inteligență artificială au fost întârziate sau nu au reușit să livreze rezultatele așteptate din cauza problemelor de disponibilitate a datelor. În rândul companiilor în care mai puțin de jumătate din datele lor sunt centralizate, această cifră crește la 68%, 68% raportând pierderi de venituri din cauza proiectelor de inteligență artificială eșuate sau întârziate.

Provocările în domeniul calității datelor includ:

• Date în silozuri în diferite departamente
• Formate de date inconsistente
• Lipsa datelor istorice pentru antrenamentul IA
• Preocupări legate de confidențialitatea și securitatea datelor care restricționează accesul la date

2. Lipsa specialiștilor calificați

Construirea unei echipe competente în domeniul științei datelor reprezintă un obstacol semnificativ pentru multe companii. Piața tehnologiei IA este încă în stadii incipiente, iar cererea de experți în IA a crescut brusc în ultimii ani, în timp ce numărul de profesioniști disponibili nu a ținut pasul cu această creștere.

Conform unui raport LinkedIn, cererea de experți în inteligență artificială a crescut cu 74% în ultimii patru ani. Întreprinderile mici și mijlocii (IMM-uri), în special, se confruntă cu dificultăți în găsirea și finanțarea experților necesari. Doar 25% dintre directorii din Germania se simt bine pregătiți pentru inteligență artificială, în timp ce media globală este de doar 8%.

Pentru a aborda această lipsă de competențe, companiile trebuie:

• Investiții în formarea angajaților existenți
• Consultați experți externi
• Creați o cultură a schimbului de cunoștințe

3. Integrare cu sistemele existente

Integrarea soluțiilor de inteligență artificială în infrastructurile IT existente prezintă multe companii provocări semnificative. Sistemele mai vechi, în special cele care nu au fost concepute pentru integrarea inteligenței artificiale, pot duce la probleme considerabile. Aceste provocări includ:

• Infrastructură învechită care nu poate îndeplini cerințele IA modernă
• Lipsa interfețelor standardizate pentru conexiuni fără probleme
• Sisteme de stocare a datelor incompatibile
• Costuri ridicate asociate cu modernizarea infrastructurii

Conform unui sondaj, 67% dintre companiile care își gestionează datele centralizat dedică peste 80% din resursele lor tehnice doar întreținerii fluxurilor de date. Această alocare ridicată a resurselor pentru sarcinile de întreținere împiedică dezvoltarea și implementarea soluțiilor inovatoare de inteligență artificială.

4. Obiective și așteptări neclare

O greșeală frecventă în proiectele de inteligență artificială este lipsa unor obiective clare și măsurabile. Companiile lansează adesea inițiative de inteligență artificială fără o definiție precisă a ceea ce doresc să realizeze. Acest lucru duce la așteptări nerealiste și, în cele din urmă, la dezamăgire atunci când inteligența artificială nu reușește să ofere rezultatele dorite.

Stabilirea unor obiective clare, realiste și măsurabile este crucială pentru succesul proiectelor de inteligență artificială. Companiile ar trebui să se întrebe:

• Ce problemă specifică ar trebui să rezolve IA?
• Cum poate fi măsurat succesul?
• Ce resurse sunt necesare pentru implementare?
• Ce interval de timp este realist?

5. Acceptare și schimbare culturală

Introducerea tehnologiilor de inteligență artificială poate declanșa temeri în rândul angajaților cu privire la pierderea locurilor de muncă sau la creșterea volumului de muncă. Prin urmare, gestionarea eficientă a schimbării este crucială pentru a încuraja acceptarea și a asigura o transformare de succes.

Sprijinul din partea conducerii de top joacă un rol crucial. Fără angajamentul echipei de conducere, va fi dificil să se asigure resursele necesare și să se implementeze schimbările organizaționale necesare. Instruirea și dezvoltarea angajaților sunt, de asemenea, esențiale pentru asigurarea succesului transformării IA.

Achiziții B2B: Lanțuri de aprovizionare, comerț, piețe și aprovizionare bazată pe inteligență artificială cu ACCIO.com - Imagine: Xpert.Digital

Mai multe informații aici:

• Găsește produse și obține informații B2B cu ajutorul inteligenței artificiale / Consultanță și asistență

Povești de succes: Când inteligența artificială transformă procesele de afaceri

În ciuda numeroaselor provocări, unele companii utilizează cu succes inteligența artificială pentru a-și transforma procesele de afaceri. Aceste povești de succes demonstrează că, cu strategia și implementarea corectă, inteligența artificială poate duce într-adevăr la îmbunătățiri fundamentale.

Siemens: Mentenanță predictivă în producție

Siemens utilizează inteligența artificială pentru a implementa mentenanța predictivă în procesele sale de fabricație. Prin analizarea unor cantități mari de date de la mașini și sisteme, Siemens poate identifica din timp potențialele defecțiuni și poate planifica proactiv măsurile de mentenanță. Acest lucru minimizează timpii de nefuncționare și crește productivitatea. Sistemele de inteligență artificială ale Siemens învață continuu, îmbunătățind și mai mult acuratețea predicțiilor în timp.

JP Morgan: Detectarea fraudelor în sectorul financiar

JP Morgan folosește inteligența artificială pentru a detecta tipare de fraudă în tranzacțiile financiare. Inteligența artificială analizează cantități mari de date despre tranzacții în timp real și identifică activități suspecte care ar putea indica fraudă. Această tehnologie a ajutat JP Morgan să crească securitatea serviciilor sale financiare și să reducă pierderile financiare. Sistemele bazate pe inteligență artificială sunt capabile să se adapteze la noile tipare de fraudă, îmbunătățind continuu eficiența și acuratețea detectării fraudelor.

Beiersdorf: Inovații de inteligență artificială în îngrijirea pielii

Echipa de management al inovației de la compania de îngrijire a pielii Beiersdorf promovează utilizarea instrumentelor de inteligență artificială de ultimă generație. Compania a asumat un rol de îndrumare între departamentele IT și cele specializate pentru a implementa eficient tehnologiile de inteligență artificială. În 2019, corporația cu sediul în Hamburg a introdus un chatbot inteligent, care a fost ulterior completat de o instanță internă a ChatGPT. Scopul acestor sisteme de inteligență artificială generativă este de a spori, nu de a înlocui, punctele forte ale angajaților.

Aceste povești de succes demonstrează că IA are cu adevărat potențialul de a îmbunătăți fundamental procesele de afaceri. Cu toate acestea, astfel de succese necesită o strategie bine gândită, resurse suficiente și o înțelegere profundă atât a aspectelor tehnologice, cât și a celor organizaționale ale implementării IA.

Soluții pentru o transformare de succes a inteligenței artificiale

Pentru a depăși provocările implementării inteligenței artificiale și a realiza o transformare de succes, companiile pot urma diverse strategii:

1. Planificare solidă și obiective clare

Planificarea solidă este fundamentul proiectelor de inteligență artificială de succes. Aceasta începe cu o definire clară a obiectivelor: Ce anume ar trebui realizat cu soluția de inteligență artificială? Aceasta necesită o analiză cuprinzătoare a infrastructurii tehnologice actuale și a proceselor din cadrul companiei. Un aspect crucial este selectarea surselor de date adecvate și asigurarea calității datelor.

Procesul de planificare ar trebui să fie iterativ, cu revizuiri și ajustări regulate pentru a permite flexibilitate în răspunsul la schimbări. Companiile ar trebui să se concentreze inițial pe proiecte mai mici, bine definite, care oferă rezultate rapide și pot servi drept bază pentru transformări mai ample.

2. Metode agile pentru implementarea inteligenței artificiale

Metodele agile, binecunoscute în dezvoltarea de software, oferă avantaje și în implementarea proiectelor de inteligență artificială. Prin procese de dezvoltare iterative și feedback regulat, echipele de proiect pot răspunde rapid la noile cerințe și perspective. Scrum și Kanban sunt exemple de abordări agile care, prin cicluri de dezvoltare scurte și sprinturi, permit un mod de lucru concentrat, dar flexibil.

Această abordare este deosebit de importantă pentru proiectele de inteligență artificială, deoarece acestea sunt adesea asociate cu incertitudini și cerințe în schimbare. Revizuirile și ajustările regulate permit companiilor să se asigure că proiectele lor de inteligență artificială rămân pe drumul cel bun și livrează rezultatele dorite.

3. Managementul eficient al schimbării

Introducerea inteligenței artificiale aduce schimbări profunde în fluxurile de lucru și în structurile organizaționale. Prin urmare, un management solid al schimbării este esențial pentru a reduce rezistența și a crește acceptarea angajaților. Este important să se implice toate părțile interesate încă de la început și să se comunice transparent cu privire la obiectivele și beneficiile proiectelor de inteligență artificială.

Instruirea și dezvoltarea profesională joacă un rol crucial în pregătirea angajaților pentru lucrul cu inteligența artificială și în atenuarea anxietăților. Prin implicarea activă a angajaților în procesul de transformare, companiile nu numai că pot reduce rezistența, dar pot și obține feedback și idei valoroase pentru optimizarea soluțiilor de inteligență artificială.

4. Dezvoltarea abilităților de inteligență artificială

Pentru a aborda deficitul de specialiști calificați, companiile ar trebui să investească în dezvoltarea unei expertize interne în domeniul inteligenței artificiale. Acest lucru poate fi realizat prin diverse măsuri:

• Instruirea angajaților existenți în competențe relevante pentru inteligența artificială
• Angajăm experți în inteligență artificială pentru poziții cheie
• Colaborarea cu consultanți externi și furnizori de servicii
• Parteneriate cu universități și instituții de cercetare

Construirea unei echipe interdisciplinare care combină atât expertiza tehnică, cât și cunoștințele din domeniu este crucială pentru succesul proiectelor de inteligență artificială. Prin combinarea diferitelor perspective, companiile se pot asigura că soluțiile lor de inteligență artificială sunt atât solide din punct de vedere tehnic, cât și relevante pentru afaceri.

5. Îmbunătățirea infrastructurii de date

Întrucât calitatea și disponibilitatea datelor sunt provocări cheie în implementarea inteligenței artificiale, companiile ar trebui să investească în îmbunătățirea infrastructurii lor de date. Aceasta include:

• Consolidarea silozurilor de date și crearea unei baze de date centrale
• Implementarea proceselor de management al calității datelor
• Construirea unei arhitecturi de date scalabile și flexibile
• Asigurarea protecției și securității datelor

O infrastructură de date robustă stă la baza unor proiecte de inteligență artificială de succes și permite companiilor să valorifice pe deplin potențialul datelor lor. Investind în gestionarea și guvernanța datelor, companiile se pot asigura că sistemele lor de inteligență artificială se bazează pe date de înaltă calitate și relevante.

Legat de asta:

• Platforme independente de inteligență artificială ca alternativă strategică pentru companiile europene

Viitorul inteligenței artificiale în afaceri

Transformarea inteligenței artificiale va continua să se accelereze în următorii ani, devenind o parte integrantă a vieții de zi cu zi și a muncii. Noile tehnologii vor estompa granițele dintre lumea digitală și cea fizică, oferind modalități inovatoare de conectare, creare și colaborare mai eficientă.

Asistenți personalizați cu inteligență artificială

Ceea ce a început cu instrumente simple precum ChatGPT evoluează acum în ceva mult mai puternic: agenții inteligenți artificiali personalizați devin revoluționari. Acești asistenți inteligenți artificiali vor fi din ce în ce mai adaptați nevoilor individuale, schimbând drastic modul în care oamenii își gestionează viața de zi cu zi și cea profesională.

De la asistenții personali care îi ajută pe angajați să își gestioneze timpul, până la analize personalizate bazate pe inteligență artificială, acești agenți personalizați vor permite utilizatorilor să contribuie cu propriile date și le vor oferi informații și funcții care anterior erau rezervate companiilor mari cu resurse financiare semnificative.

Integrarea inteligenței artificiale în procesele de afaceri

Integrarea inteligenței artificiale (IA) în procesele de business va deveni și mai fluidă și cuprinzătoare în viitor. Prin conectarea IA cu modelele de procese de business existente, adoptarea tehnologiilor IA în companii va fi mai ușoară ca niciodată. Tehnologiile IA sunt integrate direct prin modelare grafică BPMN, permițând conectarea inteligentă a datelor de business cu procesele de business.

Această integrare permite automatizarea sarcinilor de rutină și optimizarea proceselor de afaceri, ducând la creșterea eficienței și a productivității. Companiile care investesc în această integrare din timp vor obține un avantaj strategic față de concurenții lor.

Avantaj competitiv prin IA

Odată cu creșterea prevalenței IA, companiile se vor încadra din ce în ce mai mult în două categorii: cele care utilizează eficient IA și cele care rămân în urmă. Companiile care investesc din timp în instruire și în infrastructura adecvată obțin un avantaj strategic și pot testa în practică ce funcționează și ce nu.

Integrarea ChatGPT și a altor instrumente de inteligență artificială în companii va determina, în cele din urmă, competitivitatea acestora. Cei care se opun noilor tehnologii nu vor putea să se impună împotriva concurenților lor, cel puțin pe termen lung – o lecție deja învățată în timpul procesului de digitalizare.

Un nou mod de gândire pentru soluțiile de inteligență artificială

Provocările implementării productive a inteligenței artificiale în companii sunt diverse și complexe. Acestea variază de la obstacole tehnice, cum ar fi calitatea datelor și integrarea cu sistemele existente, până la lipsa specialiștilor calificați și aspecte organizaționale, cum ar fi obiective neclare și rezistență în rândul forței de muncă.

Uniformitatea cu care companiile eșuează în transformarea reală a inteligenței artificiale indică o problemă mai profundă. Nu este vorba doar de adoptarea de noi tehnologii, ci de o regândire fundamentală a modului în care proiectăm și implementăm soluții IT.

Transformările de succes ale inteligenței artificiale necesită o abordare holistică care să ia în considerare în egală măsură aspectele tehnologice, organizaționale și culturale. Companiile trebuie să își regândească procesele de afaceri și să considere inteligența artificială nu ca pe un instrument izolat, ci ca pe o parte integrantă a strategiei lor.

Viitorul aparține companiilor care integrează perfect inteligența artificială (IA) în procesele lor de afaceri și stabilesc o cultură a inovației și adaptării continue. Prin obiective clare, metodologii agile, management eficient al schimbării, dezvoltarea expertizei în IA și o infrastructură de date robustă, companiile pot depăși provocările implementării IA și pot debloca întregul potențial al acestei tehnologii transformatoare.

Implementarea productivă a IA necesită un nou mod de gândire – departe de proiecte tehnologice izolate și către o transformare holistică care ia în considerare în mod egal oamenii, procesele și tehnologia. Numai în acest fel, companiile pot reduce decalajul dintre potențialul teoretic și implementarea practică a IA și pot obține avantaje competitive reale.

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei de inteligență artificială

☑️ Dezvoltare de afaceri pionieră

Konrad Wolfenstein

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de mai jos sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

Xpert.Digital este un hub pentru industrie, axat pe digitalizare, inginerie mecanică, logistică/intralogistică și fotovoltaică.

Cu soluția noastră de Dezvoltare Afaceri 360°, sprijinim companii renumite, de la achiziții noi până la post-vânzare.

Inteligența de piață, smarketing-ul, automatizarea marketingului, dezvoltarea de conținut, PR-ul, campaniile de e-mail, social media personalizate și cultivarea lead-urilor fac parte din instrumentele noastre digitale.

Puteți găsi mai multe informații la: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus